Название базовой системы (платформы): | Huawei Ascend Процессоры |
Разработчики: | Huawei |
Дата премьеры системы: | 2017 |
Дата последнего релиза: | 2021/08/12 |
Технологии: | Процессоры, Центры обработки данных - технологии для ЦОД |
Содержание |
2021
Как основа для решений интеллектуальной видеоаналитики
12 августа 2021 года компания Huawei сообщила, что совместно с ComBox Technology запустили решений на базе краевых (EDGE) ускорителей Huawei Atlas 500.
Компании будут развивать комплексные решения на основе алгоритмов компьютерного зрения ComBox Technology и краевых ИИ-ускорителей Huawei Atlas 500. Разработки будут применяться в компаниях из сферы услуг, ритейла, финансов, транспорта, а также производственных и строительных организациях. ПО Combox, входящее в реестр российского ПО, обеспечивает высочайшую точность детекции различных событий для контроля доступа, например, распознавание номерных знаков и марок ТС, наличия средств защиты, детекции инцидентов и проникновения в опасные зоны и других.
Ключевой особенностью решений является обработка данных «на краю», что позволяет подключить даже те точки присутствия компаний, где передача данных в центры обработки данных физически невозможна или экономически не рентабельна. Кроме того, такой подход обеспечивает повышение степени безопасности функционирования точек присутствия компаний за счет обработки данных в реальном времени и высокой степени автономности точек присутствия, даже при обрыве связи с центром. Все это стало возможным благодаря ускорителю Huawei Atlas 500, который обеспечивает требуемую производительность и низкое энергопотребление, а также непритязателен к среде эксплуатации.
![]() | Аппаратная платформа для видеоналитики на краю должна быть сбалансированной – обеспечивать требуемую вычислительную мощность при низком энергопотреблении, а также не быть требовательной к среде эксплуатации. ИИ ускорители Huawei Atlas 500 отвечают всем требованиям, – отметил Илья Душин, исполнительный директор ComBox Technology. | ![]() |
![]() | Обработка данных в непосредственной близости от источников данных является одним из главных трендов развития решений на базе ИИ. В частности, большое количество предприятий в Китае, таких как банки, ритейл, заправочные станции и др. развивают такие решения. Мы надеемся, что наше сотрудничество поможет в развитии сферы ИИ в России, – прокомментировал Олег Сиротюк, директор по исследованиям и разработкам направления интеллектуальных вычислительных систем Huawei. | ![]() |
На TAdviser SummIT Huawei Россия расскажет о платформе интеллектуальной обработки видеоизображений Huawei Atlas
Олег Сиротюк, представитель компании Huawei, 26 мая 2021 года на TAdviser SummIT в своем выступлении расскажет о платформе Huawei Atlas 500, которая широко используется в отделениях крупнейших банков Китая для реализации различных сценариев интеллектуальной обработки видеоизображений. В презентации будет представлена платформа Huawei Atlas 500 и пример построения системы интеллектуального видеонаблюдения на ее основе.
2019
Анонс кластера Atlas 900
Atlas 900 — быстродействующий обучающий кластер искусственного интеллекта (ИИ) — это высокопроизводительная вычислительная ИИ-платформа, которая поможет адаптировать искусственный интеллект к применению в широком спектре научных исследований, а также для разработки инновационных бизнес-решений
Кластер Atlas 900, в основу которого положены передовые технологии, разработанные Huawei за последнее десятилетие, объединил в себе мощь тысяч процессоров Ascend. На обучение ResNet-50, золотому стандарту измерения эффективности работы с ИИ, кластер Atlas 900 тратит всего 59,8 секунды. Это на 10 секунд быстрее предыдущего мирового рекорда.
Atlas 900 откроет новые возможности в широком спектре научных исследований и в сфере создания инновационных бизнес-решений– от астрономии, прогнозирования погоды и автономного вождения до разведки нефтяных месторождений. Компания Huawei также запустила в сентябре 2019 года Atlas 900 в эксплуатацию на базе Huawei Cloud в качестве кластерного сервиса, сделав экстраординарную вычислительную мощность доступной для своих клиентов из различных отраслей. Huawei с большой скидкой предложила этот сервис университетам и научно-исследовательским организациям по всему миру.
Стратегия Huawei в сфере компьютерных вычислений
Используемые в отрасли методы компьютерных вычислений меняются: модели, основанные на правилах, уступают место статистическим моделям, лежащим в основе машинного обучения. По оценкам Huawei, в ближайшие пять лет рынок будет завоеван системами статистических вычислений, а свыше 80% всех мировых вычислительных ресурсов — задействованы искусственным интеллектом.
Чтобы занять позиции на этом рынке, Huawei сосредоточится на четырех ключевых инициативах.
- Разработка инновационной архитектуры. В 2018 году компания Huawei представила инновационную процессорную архитектуру Da Vinci, обеспечивающую стабильный и существенный резерв доступной вычислительной мощности.
Huawei продолжит вкладывать средства в фундаментальные исследования.
- Инвестиции в процессоры для различных вариантов применения. Huawei располагает полной линейкой процессоров: процессорами Kunpeng для вычислений общего характера, процессорами Ascend для ИИ, процессорами Kirin для смарт-устройств и процессорами Honghu для смарт-экранов.
- Четкое разграничение бизнеса. Huawei не планирует напрямую продавать свои процессоры. Вместо этого компания будет предоставлять процессоры в формате облачных сервисов своим клиентам и в виде компонентов — партнерам, отдавая приоритет поддержке интегрированных решений.
- Создание открытой экосистемы. В ближайшие пять лет Huawei вложит еще 1,5 млрд долларов США в свою программу для разработчиков. Компания стремится расширять программу по поддержке пяти миллионов разработчиков и дать возможность партнерам Huawei по всему миру разрабатывать интеллектуальные приложения и решения нового поколения.
Официальный выпуск платформы Atlas на рынок
Компания Huawei объявила 18 апреля 2019 года в Шэньчжэне об официальном выпуске платформы ИИ-вычислений Atlas на рынок. Это событие открывает следующую главу в истории коммерческого внедрения Atlas, уверены в компании.
В основе вычислительной платформы Huawei Atlas лежат ИИ-процессоры Ascend от Huawei, которые используют возможности архитектуры Da Vinci 3D Cube, характеризующейся сверхвысокой плотностью вычислений и высокими показателями энергоэффективности. Российский рынок ITSM: драйверы и тренды, крупнейшие игроки. Обзор TAdviser
По данным на апрель в линейке Atlas представлены продукты различных форм-факторов: модули ускорителей, платы, периферийные ИИ-станции и т.д. Столь обширный ассортимент обеспечивает универсальное решение для ИИ-инфраструктуры для модели "устройство-периферия-облако". Решение ориентировано на такие сферы применения, как "умный город", телекоммуникации, финансы, интернет и электроэнергетический сектор.
- ИИ-модуль ускорителя Atlas 200: устройство в форм-факторе размером в два раза меньше стандартной кредитной карты поддерживает функции аналитики 16-канального видео HD-качества, транслируемого в режиме реального времени, и может использоваться в различных терминальных системах: камерах, роботах, дронах и т.д.
- Комплект ИИ-инструментов разработчика Atlas 200 DK: инструменты позволяют менее чем за 30 минут создавать разработческую среду с интегрированными возможностями графического программирования. Благодаря своим комплексным возможностям процессора Ascend, комплект ИИ-инструментов Atlas 200 DK позволяет создавать приложения и внедрять их в сценариях "устройство-периферия-облако" без необходимости вносить какие-либо изменения в программные коды.
- ИИ-акселератор Atlas 300: плата акселератора реализована в форм-факторе половинного размера и оснащена стандартными интерфейсами PCIe. Устройство обеспечивает производительность вычислительных операций INT8 на уровне 64 TOPS (операций в секунду) и поддерживает функцию анализа видео HD-качества, транслируемого по 64 каналам в режиме реального времени, потребляя при этом всего 67 Вт электроэнергии. Акселератор Atlas 300 также может похвалиться 32 Гб памяти, что повышает эффективность процессов видеоанализа и активного формирования логических выводов.
- Периферийная ИИ-станция Atlas 500: характеризуясь высокой производительностью, устройство способно выполнять операции обработки данных в режиме реального времени на границах вычислительной системы. Показатель производительности INT8 для одной станции составляет 16 TOPS, а суточное энергопотребление не дотягивает до 1 кВт-ч. Созданная для сложных условий окружающей среды на периферии, станция Atlas 500 способно стабильно функционировать при температурах от -40 до +70 градусов по Цельсию.
Подразделение Huawei Intelligent Computing уже разработало полный спектр специализированных продуктов, включая серверы FusionServer Pro на базе интеллектуальных модулей управления и ускорения, платформу ИИ-вычислений Atlas и вычислительную платформу Mobile Data Center (MDC) с применением ИИ-процессоров Ascend, а также серверы TaiShan на основе процессоров Kunpeng ARM.
2018: Анонс вычислительной платформы Atlas на базе ИИ
В октябре 2018 года Huawei представила интеллектуальную вычислительную платформу Atlas на базе ИИ-процессоров серии Huawei Ascend и массовых компонентов гетерогенных вычислений. Платформа Atlas включает модули, карты, панели, периферийные станции и устройства для создания инфраструктуры на базе технологии искусственного интеллекта, совместимой с любыми сценариями в расчете на конечного пользователя, периферию и облако. Решение обладает мощным вычислительным потенциалом и помогает ускорить процесс интеллектуальной трансформации.
![]() | В контексте быстрого развития технологий искусственного интеллекта отраслевые решения на базе этих технологии также находятся на подъеме. Их внедрение во всех сферах жизни играет ключевую роль в процессе создания интеллектуального мира. В то же время вычислительные ресурсы создают дополнительные возможности. Используя инфраструктурное решение на базе технологии искусственного интеллекта (ИИ), совместимое с любыми сценариями и ориентированное на работу с конечными пользователями, периферией и облаком, Huawei помогает своим клиентам достигать коммерческого успеха в эпоху интеллектуальных технологий. Джой Хуан (Joy Huang), вице-президент направления IT-решений компании Huawei
| ![]() |
Интеллектуальная вычислительная платформа стала очередным шагом в эволюции интеллектуальной облачной аппаратной платформы Atlas, выпущенной в 2017 году. Разработка включает модуль ускорителя Atlas 200 AI, карту ускорителя Atlas 300 AI, периферийную станцию Atlas 500 AI и универсальную платформу Atlas 800 AI appliance, ориентированные на корпоративных клиентов.
- Модуль ускорителя Atlas 200 AI обладает миниатюрными размерами – он вдвое меньше стандартной кредитной карты, но при этом поддерживает 16-канальную HD-видео аналитику в режиме реального времени. При установке на камерах и дронах Atlas 200 потребляет всего лишь 100 ватт.
- Карта ускорителя Atlas 300 AI в несколько раз меньше стандартной карты PCIe, она предназначена для центров обработки данных и периферийных серверов. Карта ускорителя Atlas 600 поддерживает максимальную точность данных и обеспечивает до 64 TOPS INT8 на базе одной карты.
- Периферийная станция Atlas 500 AI – система с возможностью обработки данных на базе ИИ и поддержкой 16-канальной обработки HD-видео. По размеру она не больше обычной телевизионной приставки. Станция хорошо подходит для различных сценариев и может использоваться в транспорте, здравоохранении, автоматизированных розничных продажах, на интеллектуальном производстве и др.
- Программно-аппаратный комплекс Atlas 800 AI создает оптимизированную ИИ-среду и предустановленную базовую библиотеку программ и может быть запущено в работу за два часа. Кроме того, устройство включает программное обеспечение для управления кластером и планирования заданий, и возможности контроля производительности на уровне системы, что значительно снижает требования для корпоративного использования.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)